이중 트리 이산 웨이브렛 변환은 이산 웨이브렛 변환 보다 우수하며, 이동 변이(shift variance)의 웨이브렛 보다 적은 계산량을 가진다. 이러한 특성들은 잡음 제거, 텍스쳐 분할 등에서 효율적으로 사용된다. 이중 트리 이산 웨이브렛 변환을 수행하는 과정에 Quincunx 표본화를 적용하였다. 이 방법은 이중 트리 이산 웨이브렛 변환의 주된 특징인 이동 불변성의 성질과 다양한 방향성의 특징 그리고 비분리 영상처리 효과를 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 제안된 방법에 대한 성능을 평가하고 실험결과를 제시하였다. 따라서 비분리 처리특성으로 인위적인 패턴을 갖는 디지털 영상에 대해서 웨이브렛 변환의 특징을 얻을 수 있어 효율적인 영상처리가 가능하다.
Interlace된 2차원 필드영상에 대해 병렬로 DWT를 적용하는 압축기법을 제시하였다. 그 결과 영상의 분해 및 압축율의 증가와 화상 재구성의 PSNR을 증가시키며 신호압축 처리 시간을 단축시킨다. PSNR은 2의 멱수 N의 증가에 따라 지수함수로 감소한다. DCT 기반 압축보다 이득이 30%정도 높다. 독립된 병렬처리는 초당 처리능력을 향상시키며 프레임간 압축보다 간단하다. 또한 필드 영상에서 프레임을 근사 시킬 수 있다.
본 연구에서는 MR영상의 신호획득 기법 중 TE(Time of Echo)신호와 움직임에 의한 인공물을 줄이기 위하여 신호수신 시간을 짧게 하는 UTE(Ultra Time of Echo)기법으로 신호를 획득하여 TE신호와 UTE신호의 차이를 공학적 도구인 MatLab의 DWT(Discrete Wavelet Transform) ToolBox를 이용하여 프로그램밍을 하여 특징을 추출한 후 UTE 기법의 유용성을 평가하고자 하였다. 추출된 특징값을 이용하여 TE신호(T2) 특징값과 UTE신호 특징값을 비교한 결과 거의 일치함을 알 수 있었다.
Digital watermarking is technique, which owner's information is inserted in digital image, with intention to protecting a copyright of digital image. In watermarking for copyright and authentication, watermark shouldn't be distorted or disappeared after general image processes like a compression and filtering. In this paper, we present a new digital image watermarking algorithm which combines the discrete wavelet transform (DWT) and the singular value decomposition (SVD). Simulation results show that the newly proposed algorithm is not only robust nevertheless variable attacks like noise, filtering and JPEG compression but also secure in application.
In previous work[1], each codeblock is coded using a context which is adaptively selected from three kinds of scanning directions after 3D DWT. But some subbands still have correlations among the coefficients in horizontal, vertical or temporal direction. In this paper, we propose a new 3D DWT-based video compression technique in which the difference of coefficients is calculated in one of three directions for every codeblocks and coded by a context adaptively selected for each codeblock. Experimental results show that the proposed compression technique outperforms measurably and visually compared to the conventional DWT-based techniques.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.883-900
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2017
In this paper block based blind secure gray image watermarking scheme based on discrete wavelet transform and singular value decomposition is proposed. In devising the proposed scheme, security is given high importance along with other two requirements: robustness and imperceptibility. The use of discrete wavelet transform not only improves robustness but the selection of bands with high tolerance towards noise caused an improvement in terms of imperceptibility. The robustness further improved due to the involvement of singular vectors along with singular values in watermark embedding and extraction process. Finally, to achieve security, the selected DWT band is decomposed into smaller blocks and random blocks are chosen for modification. Furthermore, the elements of left and right singular vectors of selected blocks are chosen based on their dependence upon each other for watermark embedding. Various experiments using different images as host and watermark were conducted to examine and validate the proposed technique. Additionally, the proposed technique is tested against various attacks like compression, affine transformation, cropping, translation, X shearing, scaling, Y shearing, filtering, blurring, different kinds of noises, histogram equalization, rotation, etc. Lastly, the proposed technique is compared with state-of-the-art watermarking techniques and their comparison shows significant improvement of proposed scheme over existing techniques.
Anibou, Chaimae;Saidi, Mohammed Nabil;Aboutajdine, Driss
Journal of Information Processing Systems
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제11권3호
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pp.421-437
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2015
This paper aims to present a supervised classification algorithm based on data fusion for the segmentation of the textured images. The feature extraction method we used is based on discrete wavelet transform (DWT). In the segmentation stage, the estimated feature vector of each pixel is sent to the support vector machine (SVM) classifier for initial labeling. To obtain a more accurate segmentation result, two strategies based on information fusion were used. We first integrated decision-level fusion strategies by combining decisions made by the SVM classifier within a sliding window. In the second strategy, the fuzzy set theory and rules based on probability theory were used to combine the scores obtained by SVM over a sliding window. Finally, the performance of the proposed segmentation algorithm was demonstrated on a variety of synthetic and real images and showed that the proposed data fusion method improved the classification accuracy compared to applying a SVM classifier. The results revealed that the overall accuracies of SVM classification of textured images is 88%, while our fusion methodology obtained an accuracy of up to 96%, depending on the size of the data base.
본 논문은 하드웨어 곱셈 연산을 최적화 한 리프팅 기반의 9/7 웨이블릿 필터의 VLSI 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 범용 곱셈기를 사용하는 기존의 리프팅 기법과 달리 웨이블릿 계수에 패턴 탐색 기법의 Lef$\grave{e}$vre 알고리즘을 적용하였으며, MCM(Multiple constant multiplication)과 폴딩 방식을 9/7 DWT 필터에 적용하여 효율적으로 하드웨어 설계가 이루어 질수 있도록 제안하였다. 이러한 구조는 하드웨어 자원을 100% 활용하는 이점을 지니며, 이전의 성능에 비해 화질 열화 없이 단순한 하드웨어 구조, 속도, 면적, 전력소모 측면에서 효율적이다. 비교 실험을 위해 Verilog HDL을 통해 구현하였으며, $0.18{\mu}m$ CMOS 공정의 스탠다드 셀을 이용하여 합성하였다. 제안한 구조를 기존의 구조와 200MHz의 합성 타겟 클럭 주파수에서 비교하였을 때 면적, 전력소모 측면에서 60.1%, 44.1% 감소하였으며, 이를 통해 이전의 리프팅 기법에 비해 하드웨어 구현에 보다 최적화된 구조임을 보여준다.
기존의 JPEG은 낮은 bit-rate에서의 화질열화현상과 고압축에서의 블록화 영상 등의 단점에 의해 새로운 정지영상 압축 방법이 요구되었다. 이에 차세대 정지영상 표준으로 등장한 것이 JPEG2000이다. JPEG2000 표준은 DWT(Discrete Wavelet Transform)과 EBCOT Entropy Encoding 기술을 기반으로 하고 있다. EBCOT(Embedded block coding with optimized truncation)은 JPEG2000 표준에서 실제 압축을 수행하는 가장 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 EBCOT는 bit-level 처리를 하기 때문에 대부분의 연산 시간을 차지하고 있다. 이 때문에 EBCOT의 연산속도를 높이기 위한 연구가 많이 이뤄지고 있다. 이에 본 논문은 JPEG2000 표준의 특징을 이용하여 연산 구조를 개선시킨 Context 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 고해상도 Multi-Component 정지영상의 압축을 위한 JPEF2000 Encoder Hardware에 적용될 것이다.
이중 밀도 이산 웨이브렛 변환은 정밀하게 표본화되는 이산 웨이브렛 변환에 중요한 특징을 추가하여 그 성능을 개선한 것이다. 우선적으로 이 변환은 하나의 스케일링 함수와 두 개의 웨이브렛 함수로 구성된다. 즉, 3개 채널로 분해가 되며 두 웨이브렛 함수는 주파수 대역을 1/2씩 분할하도록 설계되었다. 따라서 입력 데이터보다 더 많은 양의 부대역 데이터들을 생성하면서도 완전재생을 만족한다. 또한 근사적으로 이동 불변의 특징을 만족하도록 설계되었다. 그러나 웨이브렛들이 모든 방향성을 반영하지 못하는 제약성을 갖는다. 즉, 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환이 기존의 웨이브렛 변환보다 우수하지만, 다양한 방향성의 부족으로 그에 대한 처리가 제약받는다. 본 논문에서 제안된 방법은 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환에 quincunx 표본화를 결합하여 각각의 장점을 얻도록 하였다. 특히, quincunx 표본화는 더 많은 방향성을 생성할 수 있다. 결과적으로 제안된 방법이 다양한 각도의 회전된 부영상을 생성할 수 있기 때문에 영상처리 영역에서 향상된 성능을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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